«С помощью этой новой теории мы можем с большей уверенностью реконструировать происхождение вспышки, вычислить скорость распространения эпидемии и спрогнозировать, когда фронт эпидемической волны должен прибыть в любую точку мира», — сказал физик-теоретик Дирк Брокманн, который разработал идеи для этого исследования в Северо-Западный институт сложных систем (NICO). «Это может помочь улучшить возможные стратегии смягчения последствий».Брокманн, в настоящее время профессор Берлинского университета Гумбольдта, работал с коллегой-ученым Дирком Хелбингом, профессором ETH Zurich, над разработкой теории. Брокманн был адъюнкт-профессором инженерных наук и прикладной математики в Школе инженерии и прикладных наук Маккормика Северо-Западного университета, прежде чем переехать в Германию в этом году.
Их исследование будет опубликовано 13 декабря в журнале Science.Новый подход Брокманна и Хельбинга к пониманию глобальной динамики заболеваний основан на интуитивном представлении о том, что в нашем сильно связанном мире условные географические расстояния больше не являются ключевой переменной, а должны быть заменены на «эффективные расстояния».
«С точки зрения Франкфурта, Германия, другие мегаполисы, такие как Лондон, Нью-Йорк или Токио, фактически не более отдалены, чем географически близкие немецкие города, такие как Бремен, Лейпциг или Киль», — сказал Брокманн, который также имеет совместное назначение в Институт Роберта Коха в Берлине.Когда неизвестный вирус появляется в разных точках мира, ученые сосредотачиваются на ответах на следующие вопросы: откуда возникла новая болезнь?
Где ожидать новых случаев? Когда их ждут? А сколько людей заразится этой болезнью?
Для сдерживания дальнейшего распространения — и потенциально разрушительных последствий — быстрая оценка важна для разработки эффективных стратегий смягчения последствий. Сложное компьютерное моделирование, которое пытается предсказать вероятный временной ход и характер распространения эпидемии, является важным инструментом для прогнозирования различных сценариев.Однако такое компьютерное моделирование требует очень больших затрат компьютерного времени. Они также требуют знания параметров конкретного заболевания, которые, как правило, неизвестны для новых, возникающих инфекционных заболеваний.
В своей работе исследователи показывают, что эффективные расстояния можно вычислить по интенсивности движения во всемирной сети авиаперевозок. «Если поток пассажиров из пункта A в пункт B велик, эффективное расстояние невелико, и наоборот», — пояснил Хельбинг. «Единственное, что нам нужно было сделать, это найти для этого правильную математическую формулу».С помощью этого типа математической основы Брокманн и Хельбинг могут визуализировать географическое распространение прошлых болезней, таких как SARS в 2003 году или грипп H1N1 в 2009 году.
Таким образом, ранее сложные динамические модели без видимой структуры превращаются в простые, концентрические и регулярные волновые модели. Эти закономерности легко уловить математически.«В будущем мы надеемся, что наш подход сможет существенно улучшить существующие современные модели распространения болезней», — сказал Брокманн.
«Мы считаем, что наша теория также поможет лучше понять другие важные явления заражения, такие как распространение компьютерных вирусов, информации и причуд или явления заражения в социальных сетях», — добавил Хельбинг.